Hoy en día, entender cómo asignar crédito a los distintos canales de marketing es clave para optimizar tus resultados en e-commerce. Los modelos de atribución estándar, como el "último clic", suelen ser limitados y no reflejan la complejidad del recorrido del cliente. Por eso, crear un modelo de atribución personalizado te permite distribuir el crédito de forma más precisa y maximizar el retorno de inversión.
Personalizar tu modelo de atribución no solo mejora la medición de tus campañas, sino que también te ayuda a redistribuir tu presupuesto hacia los canales que realmente impulsan las conversiones. Con herramientas como Google Analytics y un enfoque continuo en el análisis de datos, podés optimizar tus esfuerzos de marketing y obtener mejores resultados.
Comparación de 6 modelos de atribución para e-commerce: fortalezas, debilidades y casos de uso
Antes de crear un modelo personalizado, es importante entender cómo funcionan los modelos estándar.
Los modelos estándar distribuyen el crédito de las conversiones de diferentes maneras. Por ejemplo, el modelo de último clic asigna el 100% del crédito al último anuncio en el que se hizo clic antes de la compra. Este modelo es el predeterminado en plataformas como Shopify. En contraste, el modelo de primer clic otorga todo el crédito a la primera interacción que tuvo el cliente con tu marca.
El modelo lineal reparte el crédito de manera equitativa entre todos los puntos de contacto, proporcionando una visión general del recorrido del cliente, aunque no destaca el impacto específico de cada canal. Por otro lado, el modelo de decaimiento por tiempo da más peso a las interacciones más cercanas a la conversión, siendo útil para promociones y ventas con tiempo limitado.
El modelo basado en la posición, también conocido como U-Shaped, asigna el 40% del crédito al primer y al último punto de contacto, y distribuye el 20% restante entre las interacciones intermedias. Por último, el modelo basado en datos utiliza machine learning para asignar el crédito con mayor precisión, aunque requiere un gran volumen de datos para ser efectivo.
La elección del modelo adecuado depende de tus metas comerciales. Si tu objetivo es optimizar campañas de retargeting, el modelo de último clic ayuda a identificar qué canal está cerrando las ventas y mejorar el CTR en ecommerce. Si querés atraer nuevas audiencias, el modelo de primer clic es ideal para analizar qué canales están generando tráfico inicial, como las campañas de marketing en WhatsApp.
Para campañas con urgencia, como promociones de tiempo limitado, el modelo de decaimiento por tiempo refleja mejor cómo la cercanía a la conversión influye en las decisiones de compra. Si buscás un enfoque equilibrado que valore tanto la captación inicial como el cierre de la venta, el modelo basado en la posición es una buena elección. Finalmente, los modelos basados en datos son recomendables cuando contás con un gran volumen de conversiones y los recursos técnicos necesarios para manejar su complejidad.
Con este conocimiento sobre los modelos estándar, podés avanzar hacia la creación de un modelo de atribución personalizado que se ajuste a las necesidades de tu negocio.
| Modelo | Fortaleza | Debilidad | Mejor caso de uso |
|---|---|---|---|
| Último Clic | Identifica el canal que cierra la venta | Ignora los esfuerzos iniciales de awareness | Retargeting y optimización de conversiones directas |
| Primer Clic | Muestra qué canales generan tráfico nuevo | No valora los pasos finales de la conversión | Estrategias de adquisición y branding |
| Lineal | Representa todo el recorrido del cliente | No destaca el impacto de un canal específico | Recorridos complejos con múltiples interacciones |
| Decaimiento por Tiempo | Refleja la influencia de la urgencia | Subestima los canales iniciales de descubrimiento | Ventas flash y promociones temporales |
| Basado en Posición | Valora tanto la captación como la conversión | Puede ser arbitrario en la distribución intermedia | Estrategias equilibradas entre awareness y ventas |
| Basado en Datos | Asignación precisa mediante algoritmos | Requiere muchos datos históricos | Empresas con alto volumen de conversiones |
Crear un modelo de atribución que se ajuste a las particularidades de tu negocio puede marcar una gran diferencia al asignar crédito de manera más precisa. Este proceso se divide en tres pasos clave que te ayudarán a reflejar mejor el impacto de tus canales.
El primer paso consiste en identificar todos los puntos de contacto que un cliente tiene antes de realizar una compra. Estos pueden incluir redes sociales (como Facebook e Instagram), búsquedas (Google Ads o búsqueda orgánica), email marketing y visitas directas. Existen diversas herramientas de mapeo del recorrido del cliente y plataformas como Google Analytics que son ideales para analizar la secuencia y el tiempo entre cada interacción que lleva a la conversión.
Es importante diferenciar entre los canales que funcionan como "iniciadores" (por ejemplo, Facebook, que suele ser el primer contacto) y aquellos que actúan como "cerradores" (como el email marketing o las visitas directas que concretan la venta). También deberías establecer una ventana de tiempo adecuada - generalmente entre 1 y 90 días, dependiendo de tu ciclo de ventas - . Por ejemplo, al aplicar un modelo de "Primera Interacción" en Facebook, podrías notar un aumento en su contribución en comparación con un modelo de último clic, lo que evidencia el valor de los canales de descubrimiento inicial.
Una vez que tenés claro el recorrido del cliente, el siguiente paso es distribuir el crédito de manera personalizada según la importancia de cada punto de contacto. Podés empezar seleccionando un modelo base (como Lineal, Primer Clic, Último Clic, Decaimiento por Tiempo o Basado en Posición) y luego realizar ajustes específicos.
Por ejemplo, podrías asignar un multiplicador de 0,5x al tráfico "Directo" si es el último punto de contacto, o reducir el peso de las búsquedas de marca para destacar los canales que generan descubrimiento. Además, podrías establecer reglas para eliminar el crédito de sesiones con rebote, enfocándote únicamente en interacciones significativas. Este enfoque te permitirá valorar mejor los puntos de contacto más relevantes dentro del recorrido del cliente.
Una vez definidas las reglas, es esencial probar el modelo y ajustarlo continuamente. Compará hasta tres modelos simultáneamente para evaluar cómo afectan la distribución del crédito y realizá pruebas A/B para confirmar que los cambios se reflejan en las conversiones. Por ejemplo, al cambiar de un modelo de "Última Interacción" a uno de "Primera Interacción", podrías observar que las conversiones atribuidas al tráfico "Directo" disminuyen hasta un 33%.
Es fundamental trabajar en conjunto con los equipos de marketing, ventas y análisis para revisar y ajustar el modelo de forma periódica, ya que el comportamiento del consumidor puede cambiar con el tiempo. Además, asegurate de que todas las actividades de marketing estén etiquetadas correctamente para evitar inconsistencias en los datos. Este ciclo continuo de validación y mejora garantizará una atribución más precisa y un mejor retorno de inversión para cada canal.
Si tu negocio maneja un alto volumen de interacciones y contás con recursos técnicos, los modelos basados en algoritmos pueden ser una herramienta poderosa para optimizar tu atribución. A diferencia de los modelos estándar con reglas fijas, estos emplean aprendizaje automático para asignar crédito según el impacto real de cada punto de contacto en la conversión.
Estos modelos utilizan algoritmos avanzados, como los valores de Shapley o las cadenas de Markov, para analizar cómo cada interacción contribuye a una conversión. En lugar de aplicar reglas rígidas (por ejemplo, "50% al primer clic y 50% al último"), estos algoritmos se basan en los datos reales de tu negocio. Por ejemplo, si tus clientes suelen descubrir productos en Instagram pero finalizan la compra a través de WhatsApp, el modelo detectará este comportamiento y asignará el crédito de forma proporcional a esos canales.
Para que estos modelos funcionen correctamente, es fundamental contar con un volumen significativo de datos históricos. Estos datos deben incluir:
Además, es clave etiquetar correctamente todas las actividades de marketing para garantizar la calidad de los datos. Herramientas como Google Analytics permiten configurar una ventana de retrospectiva de hasta 90 días, capturando todos los puntos de contacto relevantes. También, funciones como el seguimiento de User-ID son útiles para conectar interacciones en dispositivos móviles y de escritorio, creando un mapa más detallado del recorrido del cliente.
Estos modelos son ideales si tu ciclo de compra es complejo, con múltiples puntos de contacto en varios canales y dispositivos. Si tu tienda genera un alto volumen de conversiones mensuales y tenés acceso a herramientas analíticas avanzadas, la inversión en este tipo de atribución puede ser muy útil. Sin embargo, si tu negocio es pequeño o el recorrido del cliente es más directo (por ejemplo, la mayoría convierte en una o dos sesiones), un modelo basado en reglas personalizadas puede ser más práctico y sencillo de implementar.
"Engaging deeply with your marketing data allows you to calibrate your marketing machine with greater precision, setting a path for sustainable growth." - Praella
Con estos elementos en mente, podés integrar modelos avanzados en tu estrategia de atribución y tomar decisiones más informadas.
El comportamiento de los clientes, los canales de marketing y las tendencias cambian constantemente. Por eso, es clave revisar y ajustar tu modelo regularmente para que siga siendo preciso y útil. Para lograrlo, necesitás definir métricas claras que guíen la validación de tu modelo.
Antes de realizar ajustes, asegurate de tener claro qué métricas vas a monitorear. Poné el foco en indicadores clave de e-commerce, como el ingreso total, la tasa de conversión (CVR), el valor promedio de pedido (AOV) y el costo de adquisición de clientes (CAC). Pero no te quedes solo con las conversiones finales; incluí también micro-conversiones como "Agregar al carrito" o la tasa de "Vista a carrito". Estas te ayudan a entender cómo cada canal impacta en las etapas intermedias del embudo.
Para analizar los datos históricos, trabajá con una ventana de retrospectiva de 30 a 90 días. Esto te permitirá establecer una línea base antes de implementar tus reglas personalizadas. Además, verificá que todas las actividades de marketing estén correctamente etiquetadas para evitar inconsistencias.
No te quedes solo con los reportes teóricos. Herramientas como Google Analytics te permiten comparar hasta tres modelos de atribución al mismo tiempo y analizar cómo se redistribuye el valor de conversión entre canales. Además, realizá experimentos concretos: ajustá la inversión en un canal específico según las recomendaciones de tu modelo y evaluá si los resultados reales coinciden con las predicciones.
Involucrá a los equipos de marketing, ventas y análisis para interpretar los datos y asegurarte de que los resultados estén alineados con tus objetivos. Como señaló Daniel Patricio, propietario de Bull & Cleaver:
"As an ecommerce business, I use Google Analytics to break down the sales funnels we've been building... It has helped us diagnose 'leaks' in the experience and fix them."
Estos experimentos te ayudarán a sentar las bases para un proceso continuo de optimización.
La atribución es un proceso que requiere revisiones y ajustes constantes. Mantené un registro detallado de todos los cambios que realices en las reglas de atribución y compartí estas actualizaciones con tu equipo. Esto no solo garantiza transparencia, sino que también facilita una evaluación consistente del rendimiento a lo largo del tiempo.
Registrar estos cambios es especialmente útil para explicar por qué ciertos canales reciben más o menos crédito en distintos períodos. Además, trabajar de manera colaborativa con diferentes áreas de la empresa no solo mejora la precisión del modelo, sino que también asegura una adopción más fluida de los cambios.
Después de analizar y construir un modelo que se ajuste a tus necesidades, personalizar tu modelo de atribución se vuelve clave para entender el recorrido de compra de tus clientes. Los modelos estándar, como el de "último clic", suelen ofrecer una perspectiva limitada, destacando en exceso los canales de cierre y dejando de lado el valor de los esfuerzos iniciales de descubrimiento. Al optar por un modelo personalizado, podés identificar con mayor precisión el impacto real de cada punto de contacto y tomar decisiones más acertadas sobre dónde asignar tu presupuesto.
Es fundamental mapear el recorrido del cliente, establecer reglas claras para la asignación de crédito y realizar ajustes constantes mediante pruebas. Como afirma Nubelytics:
"La atribución ecommerce no debe verse solo como una métrica, sino como una herramienta estratégica capaz de guiar el crecimiento de tu negocio en un entorno de competencia creciente".
En el contexto argentino, donde muchos consumidores investigan online pero concretan sus compras offline, es crucial integrar datos de ambos entornos. Herramientas como cupones geolocalizados o sistemas de seguimiento de conversiones offline pueden ayudarte a conectar las interacciones digitales con las ventas en tiendas físicas. Además, recordá que incluso para productos simples, el proceso de compra puede involucrar hasta 20 puntos de contacto diferentes antes de concretarse. Esta integración es la base para optimizar continuamente tus estrategias.
A partir de estos principios, asegurate de establecer KPIs claros, comparar modelos de atribución de forma regular y documentar cada ajuste para que todo el equipo comprenda las variaciones en la asignación de crédito. Con herramientas como Google Analytics, podés crear hasta 10 modelos personalizados por vista, lo que te brinda la flexibilidad necesaria para experimentar y encontrar el enfoque que mejor se adapte a las necesidades de tu negocio.
Para determinar la ventana de atribución adecuada, es clave analizar cómo los modelos de atribución distribuyen el crédito entre los distintos canales de marketing, teniendo en cuenta el momento y las interacciones del cliente. Pensá en el comportamiento de compra de tus clientes: ¿cuánto tiempo suelen tardar en completar una conversión después de la primera interacción?
Probá diferentes configuraciones de ventanas de tiempo para identificar cuál representa mejor el recorrido típico de tus clientes. Esto te permitirá ajustar tus estrategias de marketing de manera más precisa, asegurándote de que estén alineadas con los hábitos y tiempos de decisión de tu audiencia.
Cuando el seguimiento no es del todo exacto, herramientas como Burbuxa pueden ser de gran ayuda. Esta plataforma aprovecha la API de Meta para automatizar y optimizar el rastreo en canales como WhatsApp e Instagram.
Algunas estrategias clave incluyen:
Con estas herramientas y tácticas, es posible obtener una visión más clara del rendimiento de tus campañas en WhatsApp e Instagram.
No existe un volumen mínimo exacto establecido, pero, en general, se necesita una cantidad considerable de datos históricos que sean relevantes y de buena calidad. La cantidad específica dependerá del tipo de modelo que se quiera entrenar y de la complejidad del problema que se busca resolver. Lo más importante es garantizar que los datos sean precisos y representativos, ya que esto es fundamental para obtener modelos que funcionen correctamente.
